export const metadata = { sidebar_position: 20, title: "🟢 提示工程" };

# 🟢 提示工程

:::takeaways 本文要點

- 什麼是提示工程?

:::

## 當提示不奏效時會發生什麼?

有時候生成式 AI 會輸出錯誤的結果。例如，它們不是很擅長乘法運算，經常會自信地給出錯誤的答案。嘗試向 ChatGPT 提供以下提示：

<AIInput>923 * 99 等於多少?</AIInput>

<AIOutput>923 * 99 等於 91,677.</AIOutput>

ChatGPT 提供了一個錯誤答案（正確答案是 91,377）。我們可以修改提示，並告訴 ChatGPT 仔細思考每個步驟：

<AIInput>
  923 * 99 等於多少? 讓我們一步一步進行計算。請始終寫出每個項的完整的0的個數。
</AIInput>

<AIOutput>
計算 923 乘以 99，我們可以分解為較小的步驟：

步驟 1：為每個項寫出完整的 0 個數：
923 \* 99 = 923 \* 990

步驟 2: 將第一個項乘以 9:
923 \* 9 = 8307

步驟 3: 將第一個項乘以 90（新增一個 0）:
923 \* 90 = 83070

步驟 4: 將步驟 2 和步驟 3 的結果相加。:
8307 + 83070 = 91377

因此，923 乘以 99 等於 91,377。

</AIOutput>

令人驚訝的是，透過這些額外的說明，ChatGPT 能夠解決這個問題。這次成功是因為 ChatGPT 將計算過程都寫出來了，從而避免了錯誤。透過提示工程，生成式 AI 的數學能力可以得到提升。現在，讓我們嘗試一個不同的例子。

:::caution 注意

由於 ChatGPT 是

<a href="https://learnprompting.org/docs/basics/configuration_hyperparameters">
  非確定性
</a>
的，即使使用這個提示，有時也可能無法正常工作。你可能會看到類似於 91,177 或 91,077
的答案。

:::

### 考古學家 AI 示例

這一次，我們將請 ChatGPT 為我們正在考慮建立的新型虛構 AI 產品 “考古學家 AI” 撰寫一條營銷推文。考古學家 AI 講述著關於著名考古學家的故事。

<AIInput>寫一條關於考古學家 AI 的推文</AIInput>

<AIOutput>
  "🔍 與 #考古學家AI
  一起迎接激動人心的時代！這項前沿技術正在徹底改變考古學領域，幫助我們揭示古老的謎團，如從未有過地還原我們的過去。迫不及待想看到它揭示的隱藏寶藏和洞見！#AI
  #考古學"
</AIOutput>

這條推文不準確，因為 “考古學家 AI” 只是講述故事，而不是發現新事物。然而，這並不是 ChatGPT 的錯！它對 “考古學家 AI” 一無所知，讓我們在提示中包含相關資訊。

<AIInput>
  撰寫一條關於 “考古學家 AI” 的推文: “考古學家 AI” 講述著著名考古學家的故事。
</AIInput>

<AIOutput>
  "🔍 與 #考古學家AI
  一同揭開傳奇考古學家的引人入勝的故事！從印第安納·瓊斯到瑪麗·利基，這個由人工智慧驅動的故事講述者將他們的冒險活靈活現，揭示他們開創性的發現，並激勵下一代探險家。🌍
  #考古學"
</AIOutput>

這次好多了！現在讓我們嘗試讓 ChatGPT 以印第安納·瓊斯的風格寫下推文。

<AIInput>
  以印第安納·瓊斯的風格，撰寫一條關於考古學家AI的推文：考古學家AI，講述著著名考古學家的故事。
</AIInput>

<AIOutput>
  "各位，抓住你們的斗篷和鞭子！🎩🔥考古學家AI就像有個私人的薩拉（Sallah）在你身邊，分享著那些勇敢闖入古墓、發掘隱藏寶藏的傳奇考古學家的引人入勝故事！🗺️💎準備好踏上一場穿越歷史的數字化冒險吧！#考古學家AI
  #揭開傳奇"
</AIOutput>

好的，這可能是我們需要向考古學愛好者傳達的資訊！透過測試多個提示，我們可以看到哪個提示能產生最好的輸出結果。

## 總結

隨著時間的推移，不斷完善提示的過程被稱為提示工程。你不可能在第一次嘗試時就寫出完美的提示，因此重要的是善於完善你的提示。做好提示工程主要來自大量的實踐(嘗試和錯誤)。其餘文章將向你介紹可以在提示工程過程中使用的不同提示策略。
